齐磊,ThoughtWorks 高级质量咨询师 今天给大家带来的话题是E2E容器化实践,可能QA更关注些。 在互联网最初之时,没有任何容器化的概念,那么刚开始的时候是怎样开发软件或者是网站的吗? 容器化时代,为什么要讲容器,先看它和虚拟机的区别,最重要的区别是虚拟机是硬件层面虚拟化,Docker是操作系统级别的虚拟化。 进入今天的正题,欢迎来到测试容器化时代。容器化能给QA带来哪些方面的测试,第一个是单元测试,第二个是集成测试,第三个是E2E测试。 怎么实现测试容器化? 运行E2E测试 最早的时候容器化尝试是这样,怎么在没有界面的情况下去运行,我们知道端到端测试需要页面做一些操作,在容器里怎么做操作?
Docker 是一种虚拟化的容器技术,目的为了打造持续集成、版本控制、可移植性、隔离性和安全性的应用集成。这都是官话。其实我认为最简单的理解就是 Docker 能给你的应用打造一套隔离的应用环境。 那么今天我将如何将 Spring Boot 应用容器化。 2. docker-springboot:0.0.1 镜像启动一个名字叫 docker-app的容器应用,同时将容器内部端口8080映射到宿主机端口8088 ,这样我们可以通过本地端口8088访问容器端口8080 这样我们就简单的实现了 Spring Boot 应用的容器化 7. 总结 应用容器化是近年来的热点。而且容器技术层出不穷,掌握应用的容器化技术还是很有必要的。 今天我们一步一步从零利用 Docker 构建了一个 Spring Boot 容器 。希望对你有所帮助。
为什么要做数据持久化? 当容器运行期间产生的数据是不会在写镜像里面的,重新用此镜像启动新的容器就会初始化镜像,会加一个全新的读写层来保存数据。 如果想做到数据持久化,Docker提供数据卷(Data volume)或者数据容器卷来解决问题,另外还可以通过commit提交一个新的镜像来保存产生的数据。 Docker数据持久化方案: 基于本机文件系统的Volume。可以执行Docker create或Docker run时,通过-v参数将主机的目录作为容器的数据卷。 基于本机文件系统的Volume: Data Volume:挂载数据卷 Bind Mouting: 挂载本地目录 数据持久化之Bind Mouting: Bind Mounting 持久化的方式,则本地的目录文件和容器中的文件是同步的 /usr/share/nginx/html/test.html 最后: 使用Bind Mounting 持久化的方式,则本地的目录文件和容器中的文件是同步的,如果本地的文件做了修改,那么容器中的文件也会修改
with-docker-and-web-ui.html 更好的 Aria2 容器化使用方案 日常偶尔会下载百度网盘的资源,但是又嫌弃官方客户端“限速”和“笨重”,十天前趁着整理 HomeLab 的机会, 把 Aria2 封装成了容器镜像。 docker/compose Docker 简单好用的容器工具 docker 改造过程 网上盛行使用一个容器同时提供 HTTP + ARIA2 服务,但是这种胖容器其实不符合“单一进程单一容器”的原则 而我们使用容器将 Web UI 和 Aria2 进行隔离,相当于在两台不同的服务器中执行这两个应用,所以这里我们要进行一些改造。 所以,接下来我们要对服务端进行处理,我使用 ES6 重写了作者的 Node Server,主要支持了 HTTP/ WS 协议转发至 aria2 容器对应的端口。
尤其是随着 Kubernetes 的普及和标准化,容器已成为现代应用开发和部署的核心技术之一,并对云计算产业的发展产生了深远影响。 二、虚拟化 & 容器化 1. 容器化:容器化是一种虚拟化技术,又称操作系统层虚拟化(Operating system levelvirtualization),这种技术将操作系统内核虚拟化,可以允许用户空间软件实例(instances 2. 为什么要虚拟化、容器化? 我们从上面的历史发展来看,虚拟化和容器化的最主要目的就是资源隔离,随着资源隔离的实现逐渐也带来了更大的收益。 容器化就是应用程序级别的虚拟化技术。 容器提供了将应用程序的代码、运行时、系统工具、系统库和配置打包到一个实例中的标准方法。容器共享一个内核(操作系统),它安装在硬件上。 2. 容器虚拟化实现 容器虚拟化,有别于主机虚拟化,是操作系统层的虚拟化。 基本原理:通过 namespace 进行各程序的隔离,加上 cgroups 进行资源的控制,以此来进行虚拟化。
2 直接通过aspnet镜像运行 首先,假设我们将其放到了C:\Releases\aspnetmvcapp目录下: ? 翻译过来就是下面这几个部分: (1) 操作系统镜像:Windows Server Core (2) WebServer:IIS 10 (3) 基础框架:.NET Framework (4) 框架扩展:. 3 通过sdk编译打包一体化 我们都知道,在Dockerfile中除了可以直接简单地引入运行环境镜像,也可以引入sdk镜像来执行编译和打包的操作,这一特点十分适合在持续集成的任务中执行。 然后,就又是熟悉的build镜像过程了,还是原来的味道: > docker build -t reg.edisonzhou.cn/dotnet/samples:aspnetmvcapp-v2 . 有了打包好的镜像,我们再来运行一下容器实例: > docker stop aspnet_mvc_sample > docker run --name aspnet_mvc_sample --rm -it
您可能需要构建一个单独的、整体部署的web应用程序或服务,并将其部署为一个容器。应用程序本身可能不是内部单一的,而是由几个库、组件甚至层(应用程序层、域层、数据访问层等)构成。 但是,在外部,它是一个容器—单个进程、单个web应用程序或单个服务。 要管理此模型,可以部署一个容器来表示应用程序。为了增加容量,您可以向外扩展,也就是说,只需在前面添加更多带有负载平衡器的副本。 简单性来自于在单个容器或VM中管理单个部署。 ? 图1 容器化单体应用程序的体系结构示例
目前已经有一堆类似标准的规范(1, 2, 3, 4, ……)描述了容器领域的方方面面。当然,它的底层是Linux的基本单元,如namespace和cgroups。 容器化软件已经变得非常的庞大,如果没有它自己关注的分离层,几乎是不可能实现的。 本节专门讨论低阶容器运行时。在OCI运行时规范中,组成Open Container Initiative的一些重要参与者对底层运行时进行了标准化。 容器管理 在命令行中可以使用runc启动任意数量的容器。但是如果我们需要让这个过程自动化呢? 编排 容器的编排是一个非常大的主题。实际上,Kubernetes代码中最大的部分就是解决编排问题,而不是容器化问题。因此,编排应该有自己单独的文章(或几篇)而不在本文描述。希望他们能很快跟进。 ?
进行cpu的亲和性绑定,分配2颗cpu,一颗给系统玩,一颗给docker用。。。 ? 为什么要容器化应用 在进行容器化的时候,听起来好像很高端,但是如何说服别人进行容器化,容器化应用是否能带来价值,那么就需要根据当前环境来进行考虑。。。 2、 各种语言是否支持容器化 在目前存在的系统中,有各种各样的语言写的系统,有c,c++等各种老系统而且是核心系统,而新生系统则是java,那么是否c和c++等语言能进行支持。 在进行容器化的时候,使用c和c++无非就是为了追求极致的速度,如果使用容器来进行虚拟化,是否是降低了效率,是否不应该移植? 3、 操作系统是否支持容器化 在目前的系统中,大部分是linux,小部分是aix,而还有一部分是windows,那么容器化的应用是否能很好的支持windows。。。
更快的对应用进行标准化部署部署方式物理机部署慢成本高资源浪费扩展与迁移硬件限制虚拟化在一台物理主机上,通过硬件底层的虚拟化支持,可以虚拟出来很多个虚拟机可以形象的看成,每一个虚拟机都是一台独立的电脑可以让物理机的硬件资源充分利用可以多部署资源隔离容易扩展图片容器化不用安装操作系统的虚拟化技术我正在参与
目录: (1).wayne中创建命名空间 (2).wayne创建apollo项目 (3).wayne中容器化apollo (1).wayne中创建命名空间 点击“创建命名空间”: 选中“自动创建”会在 返回前台创建项目: 后边我们要容器化的apollo的各项服务都会放在下图中的apollo-min项目中: (3).wayne中容器化apollo 在前台的项目列表页中进入项目apollo-min: 笔者提供了dev环境下的最小apollo集群容器化的配置文件,位于: https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/yaml/min-cluster-allinone /apollo-min 以wayne对apollo-config-server容器化举例,admin-server与portal-server类似: apollo-config-server有4个组件 :1个Configmap, 2个Service(其中1个是nodePort暴露apollo配置服务到容器外部),1个StatefulSet。
在刚接触到微服务的时候就听说过容器化这个概念,很巧的是,我在公司目前主要负责的事情就是服务容器化,所以前段时间我已经把自己的博客支持了容器化部署,并且已经把服务器上面的虚拟化部署方式切换为容器化部署。 准备工作 首先,我必须强调的一点是,容器化部署的方式是在 Linux 上进行的,Windows 毕竟不是用来当服务器的,所以没必要测试,只需要单独在 Windows 上执行 izone 项目就行了,可以直接使用 安装 docker 关于如何安装 docker 以及 docker-compose 的方式可以参考我上一篇文章的介绍 容器化部署博客(1)——安装 docker 和 docker-compose 或者你有可以参考官方的教程 拉取了 docker-compose 的代码之后,拉取 izone 博客项目代码(指定拉取的分支为 dev,只有这个分支是容器化部署),如下: ~$ cd izone-docker/ ~/izone-docker 3、更新完代码和其他操作之后,需要重启一下容器服务,一般我都是先删除当前的容器,重新生成并运行容器的,具体是依次执行下面2条命令: ~/izone-docker$ docker-compose down
目录 (1).核心原理与代码 (2).基础镜像 (3).结合grafana/prometheus/容器化 (4).一些瑕疵 (5).最终效果 (6).建议rocketmq集成prometheus监控到官方 rocketmq_service.py:调用rocketmq_dao,格式化数据。 (2).基础镜像 以官方镜像python3.6为基准安装prometheus-client, flask等必要组件。 cd python-docker-image sh . /docker.build.sh (3).结合grafana/prometheus/容器化 笔者提供grafana/prometheus/rocketmq-exporter容器化的基本配置文件 父目录有 grafana/prometheus的容器化配置,分别执行即可。
(2)基础镜像 位于: https://github.com/hepyu/hpy-rocketmq-exporter 以官方镜像python3.6为基准安装prometheus-client, flask /docker.build.sh (3)结合grafana/prometheus/容器化 笔者提供grafana/prometheus/rocketmq-exporter容器化的基本配置文件,位于: https k8s-app-config/tree/master/product/standard/grafana-prometheus-pro/exporter-mq-rocketmq 父目录有grafana/prometheus的容器化配置 grafana与prometheus的生产级容器化详见笔者相关文章: grafana&prometheus生产级容器化监控-1:生产级容器化 (4)一些瑕疵 但足够生产使用了(主要是我也没啥动力,够我们用就可以了 2.数据校验方面有遗漏,必须存在至少一个topic和consumer才正常,否则json解析失败,metrics获取失败。
上回说到,虽然虚拟化技术大大提升了计算机硬件资源的利用率,也让业务部署变得更加灵活,但由于虚拟化技术的部分限制,在虚拟机上运行RDMA等ICT关键业务加速特性几乎成了不可能的,或者要付出极大的代价。 我们前面提到,这是虚拟化底层机制造成的,虚拟机除CPU和RAM外,几乎其他所有硬件设备都是虚拟化平台(VMM)提供的虚拟设备。 虚拟设备的软件实现,与现代高性能计算与大规模分布式存储所需要的硬件能力加速的矛盾,已经束缚了虚拟化环境下生产力的发展。 马克思指出,当生产关系束缚生产力的发展时,意味着革命即将爆发。 这样一来,由于各个硬件厂商可以为容器编排平台提供自己的驱动或插件,容器可以自行访问所需要的硬件,如存储设备、GPU、RDMA网卡等。 容器本身的运行机制,市面上的书籍早已汗牛充栋,在此暂且略过。 可以说,容器网络技术,是容器技术的精华所在,是最难理解的部分,学懂容器网络,就是摘取了ICT前沿技术皇冠上的明珠!
如今 Docker 无处不在,您会发现许多应用程序都已被 Docker 化;HAProxy 负载均衡器也不例外,但 HAProxy 就是为此而生的。 生命周期管理也变得标准化。启动、停止和删除容器就像调用一行 docker 命令一样简单。这反过来又使部署成为一个可重复和可测试的过程。它还有助于更轻松地进行软件升级。 那么,问题是,在容器内运行 HAProxy 有什么影响? 在 CPU 开销方面,记住,与虚拟机不同,Docker 不需要在主机操作系统之上的虚拟化层。 另一方面,桥接网络很有用,因为它们允许您将容器组隔离到容器网络中,并且仅将其中一些容器暴露给主机,这对于减少主机网络所需的 IP 地址数量非常方便(想想运行数百甚至数千个容器所需的 IP 数量)。 Docker 提供了一种用于部署应用程序的标准化方法,使该过程具有可重复性和可测试性。
容器化,是指使用容器技术(Docker/containerd等)运行应用程序(容器),并使用容器编排技术(例如 K8s)来管理这些容器。 我在之前的文章 [《使用 Dockerfile 构建生产环境镜像》](https://imlht.com/archives/236/) 提及普通的虚拟机部署存在的问题:> 为什么有这篇文章,是因为我在真正做容器化改造的时候 的存在,不同的操作系统也可以兼容- 高度一致性带来了环境的统一,统一的环境有利于 CI/CD 流程,结合自动化技术提升效率#### 二、资源隔离- 以往虚拟机容易因为混合部署,而某些应用耗费内存过大,导致程序 OOM 崩溃,而容器由于资源隔离,不会互相影响- 合理分配每个容器的资源,有利于提高资源利用率,降低资源成本- 通过 Linux Cgroups 技术(Linux Control Group)限制资源上限 ,使得进程本身看起来好像拥有一个隔离的环境和文件系统(实际上还是宿主机的一个进程)容器化是未来的一大趋势!
目录 (1).关于saf (2).saf-allinone-demo说明 (3).容器化部署环境准备 1.硬件要求 2.K8S单节点集群搭建 3.容器化相关基础组件 3.1.基础中间件容器化准备 3.2 .zookeeper容器化部署 3.3.mysql容器化部署 3.4.redis-cluster容器化部署 3.5.rocketmq-cluster容器化部署 3.6.apollo容器化部署 3.7.ingress 镜像 2.容器化saf-boot-starter-sample-allinone (7).容器化部署saf-boot-starter-sample-allinone-web 1.制作saf-boot-starter-sample-allinoe-web 镜像 2.容器化saf-boot-starter-sample-allinoe-web (8).验证服务 1.验证spring boot actuator组件 2.验证业务接口(redis-cluster 2.K8S单节点集群搭建 kubernetes-1:使用kubeadm搭建K8S单master节点集群 3.容器化相关基础组件 3.1.基础中间件容器化准备 由于PV适用的是local PV,所以先初始化本地
执行容器化的环境为CentOS7.2。 安装源代码工具Git与构建工具Maven。 # yum -y install git maven 从GitHub上下载JAVA应用源代码。 而Solo本身内嵌了Jetty(轻量级的 Java Web 容器)和H2(Java SQL 数据库),其官方直接提供了Dockerfile(在工程目录下),所以可以直接基于该Dockerfile构建。
虽然容器不能替代虚拟机,但是比较容器与虚拟机的异同,还是很有意义的。虚拟机是虚拟一个完整的操作系统,包括独立的内存管理,设备驱动等。相反,容器则是共享主机的这些资源,因此容器是比较容易管理的。 Docker是基于LXC(Linux容器)实现的,但是它并不是要替代LXC的。相反,Docker则是基于LXC提供一些高级的功能,比如版本化应用,跨主机部署可迁移的应用。 因为创建容器不需要重新启动操作系统,所以使用容器运行应用的确节省时间。 ? 应用隔离所带来的安全沙盒化 在Docker中,一个容器其实是跑了一个应用或者一个进程。 因为每个容器只能访问其他容器显式暴露出来的端口和文件。 而且容器可以再更高层次上对于系统上存储什么数据,安装什么软件进行控制。一些运行在一个容器上可疑脚本是不会影响其他容器的。 容器化你的网页应用 容器化你的网页应用不仅可以加快部署,还可以让部署变得更容易。Docker容器极具可移植性及灵活性,作为一个网页开发工程师,你可以借助docker让你的开发环境更加强劲。